tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap

Читает SparseTensors из SparseTensorsMap и объединяет их.

tf.raw_ops.TakeManySparseFromTensorsMap(
    sparse_handles,
    dtype,
    container='',
    shared_name='',
    name=None
)

Входной sparse_handles должен быть int64 матрицей формы [N, 1], где N — размер мини-пакета, а строки соответствуют выходным дескрипторам AddSparseToTensorsMap или AddManySparseToTensorsMap. Ранги исходных объектов SparseTensor, переданных указанным входным операциям, должны совпадать. После создания итогового SparseTensor его ранг на единицу больше рангов входящих объектов SparseTensor (они объединяются вдоль нового измерения строк слева).

Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, равны максимальным значениям формы входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Первое значение формы — N, размер мини-пакета.

Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.

Например, если дескрипторы представляют входные данные — матрицу [2, 3], представляющую два исходных объекта SparseTensor:

index = [ 0]
        [10]
        [20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]

и

index = [ 2]
        [10]
values = [4, 5]
shape = [30]

то итоговый SparseTensor будет выглядеть так:

index = [0  0]
        [0 10]
        [0 20]
        [1  2]
        [1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]